Gli algoritmi predittivi potrebbero essere la chiave per la creazione di un vaccino contro il cancro?
Gli algoritmi predittivi potrebbero essere la chiave per la creazione di un vaccino contro il cancro? Due organizzazioni no profit degli Stati Uniti stanno pianificando di mettere alla prova e confrontare una serie di programmi computazionali per scoprire quale sia il migliore candidato per un vaccino personalizzato che parte dal DNA del tumore di un paziente. Le due organizzazioni impegnate sono il Parker Institute for Cancer Immunotherapy di San Francisco, California, e il Cancer Research Institute di New York City.
Arma naturale contro il tumore
La ricerca fa parte di un progetto multimilionario che mira a sciogliere un importante nodo del campo della immunoterapia tumorale: quale tra le, a volte, centinaia di mutazioni genetiche cancerose di un paziente potrebbe servire come chiamata alle armi del sistema immunitario per attaccare i tumori? Se il progetto avrà successo, si potrebbe arrivare a sviluppare vaccini contro il cancro personalizzati, che utilizzano frammenti delle proteine mutate per stimolare le risposte immunitarie naturali del corpo. Dato che queste mutazioni si trovano nelle cellule tumorali, e non in quelle sane, la speranza è che ciò potrebbe far scoprire un modo non tossico per combattere i tumori.
Le caratteristiche del vaccino
Per essere un buon candidato per un vaccino, una proteina mutata deve essere visibile alle cellule T, i “soldati” del sistema immunitario. E per far sì che ciò accada, le cellule tumorali devono dividere la proteina in frammenti che poi devono legarsi a proteine specializzate le quali vengono inviate alla superficie della cellula per poi essere visualizzate al passaggio delle cellule T.
Il trucco che i ricercatori devono padroneggiare consiste nell’usare il DNA di un tumore per prevedere quali mutazioni “utili” potrebbero essere sfruttate. “Possiamo sequenziare e scoprire le mutazioni, ma è molto difficile sapere quale di queste decine o centinaia o migliaia di mutazioni sono sfruttabili per proteggere le persone dalla crescita dei loro tumori”, ha spiegato Pramod Srivastava, della Connecticut School of Medicine di Farmington.
Precisione algoritmica da migliorare
Per prevedere quali frammenti di una proteina mutata potrebbero essere visti da una cellula T, si potrebbero usare gli algoritmi. Gli algoritmi analizzano il modo in cui le proteine potrebbero essere “elaborate”, per esempio, e in che modo i frammenti risultanti si legheranno strettamente alle molecole che le “esporranno” alle cellule T. Ma ogni laboratorio ha algoritmi diversi, e la maggior parte non sono molto efficaci nelle previsioni. Robert Petit, direttore scientifico della società di biotecnologie Advaxis a Princeton, nel New Jersey, stima che gli algoritmi hanno un’accuratezza generalmente inferiore al 40 per cento.
Per risolvere il problema, l’Istituto Parker e il Cancer Research Institute hanno organizzato la sfida che coinvolge 30 laboratori che dovranno usare gli algoritmi sulle stesse sequenze di DNA e RNA. Le sequenze provengono da tumori come il melanoma e il cancro ai polmoni, che tendono a dar luogo a molte centinaia di mutazioni e, quindi, potrebbero fornire ampie possibilità di un vaccino.
